1. 自动编写测试用例

      自动化测试中机器学习/人工智能的巨大应用程序一直在为应用程序或软件自动编写测试用例。在早期，我们听说过网络爬虫以及“蜘蛛”（使用自动化程序或脚本以有条不紊和自动化的方式浏览网络/软件），它们帮助我们找到 404 个死页。

      现在，机器学习/人工智能工具已经远远领先于学习被测应用程序的业务使用场景。他们只需要指向软件即可。在学习应用程序的同时，他们会自动抓取和收集有益数据，例如 HTML 页面和页面加载时间以及屏幕截图。随着时间的推移，他们从应用程序收集足够的数据，以便他们可以针对应用程序的预期模式训练机器学习模型。

      当它们被执行/运行时，应用程序的当前条件与已知或保存的模式进行比较。如果有任何视觉差异、错误、运行时间缓慢或相同的问题，则自动系统将其标记为潜在问题。但是，在少数情况下，这些区别可能是有效的。在这种情况下，QA 专家需要验证故障或错误。

2. 视觉验证自动化测试

      视觉验证测试是 QA 的一部分，其中测试估计用户界面是否正确显示给最终用户。测试的目的不是确保解决方案提供预期的性能，而是检查每个 UI 组件是否以正确的大小、位置、颜色和形状显示。

      自动化视觉测试很困难，因为存在无数可能的错误场景。测试人员需要可视化用户的心态并用他们的眼睛查看用户界面。即使是手动测试人员也很难做到，更不用说自动化程序了。这就是为什么将视觉测试更改为自动化解决方案与不情愿的规范和细节相关联的原因 - QA 专家旨在精确设置条件，但最终会得到一个混乱的文件 - 这实际上是不可能实现的。

      人工智能分析应用程序运行的环境——操作系统、浏览器、硬件要求，并检测适用的用户界面标准。与常规的自动化视觉验证测试不同，基于人工智能的场景适应消费者的需求。

3. 提高可靠性

       您是否属于由于软件开发人员对应用程序进行的小修改（例如调整大小或重命名字段）而导致 Selenium 测试或 UFT 失败的人之一？如果是，那么不要着急，这是大多数 QA 专家面临的问题。现在人工智能可以更正代码并使其更加易于管理和可靠，这样您就不必在开发人员每次进行小改动时修改测试。

       人工智能/机器学习工具可以读取对应用程序所做的修改并了解它们之间的关系。此类自我修复测试脚本会注意到应用程序中的更改并开始学习修改模式，然后可以在运行时识别更改，而无需执行任何操作。随着应用程序的发展，机器学习脚本会自动调整，从而降低自动化测试的脆弱性和脆弱性。

4. 减少基于用户界面的测试

       机器学习/人工智能给自动化测试带来的另一个改进是没有 UI 的自动化。性能、单元集成、漏洞、安全等非功能性测试也不例外。可以应用基于人工智能/机器学习的技术在这些层中生成测试。此外，AI/ML 应用于生产监控系统日志和源代码等多个应用程序日志，有助于开发通用软件生态系统中的错误预测、自我修复、早期通知和自动扩展能力。

      基于人工智能的测试可降低整体测试成本、时间、脚本和错误。这不正是我们想要的吗？毫无疑问，机器学习和人工智能是 QA 行业的游戏规则改变者，因此它将很快成为市场趋势。现在是 QA 团队转向基于人工智能的软件开发、管理和测试方法的时候了。

5. Self-Repair 从事硒测试的执行

      Selenium 测试是高效的测试框架。然而，有时它们很耗时、很复杂，即使是很小的技术错误也可能导致测试用例增长失败。基于人工智能的解决方案会自动确定此类错误并帮助自我修复。它还提供了明智的技术见解，以改进其他测试程序。

6. 快速上市

      上述两个好处的结合有助于开发者和执行者。在 QA 测试中使用人工智能可以在最短的测试周期内实现更好的应用程序开发。因此，最终产品可以最早进行广告、营销和用于商业用途。因此，软件开发人员可以以最少的错误更快地构建产品，用户可以最早开始使用产品，并在适当的时候让最终客户开始使用。因此，对于参与的各方来说，这是一个双赢的局面。

7. 预后分析

      基于人工智能的测试可以利用现有的客户数据和分析数据来了解未来用户的需求和用户浏览行为将如何发展。它确保 QA 开发人员和测试人员比消费者及其需求领先一步。借助基于人工智能的解决方案，将提高服务质量并更好地预测不断增长的需求。

8. 可靠有效

      人工智能算法提高了 QA 测试的效率。人工智能理论还通过减少人力和严格的成本来提高测试方法的可靠性。该程序是可靠的，因为将通过检查代码来检查故障，这些代码不会在不解决缺陷的情况下无人看管。

9. 提高质量

      随着人工激励智能的应用，软件的质量将得到广泛的发展。由于所有测试技术都将自动执行并具有安全性，因此质量将大大提高。此外，随着市场有效性的提高，该应用程序的寿命将大大提高。

10. 最早的响应/反馈

     由于基于人工智能的测试程序是自动化的，开发人员将获得有关应用程序效率和工作的快速反馈报告。此外，纠纷和错误将得到快速解决，从而使产品可以快速推向市场。

11. 综合平台

      完整的程序在嵌入式和集成平台上执行。这将使开发人员可以更轻松地在客户站点上轻松启动站点。因此，实施程序将变得更加松懈。基于人工智能的应用程序继续被软件测试领域广泛接受，未来，该技术将有助于增强现有框架和工具以解决精确问题。

结论